Openskillroom

Ce que vous apprendrez ?

Concevoir et mettre en œuvre un système complet de résumé automatique de documents en utilisant les techniques apprises, incluant le prétraitement, la modélisation et l'évaluation.
Ajuster finement (fine-tune) un modèle pré-entraîné (BERT ou GPT) pour la tâche de résumé automatique sur un corpus de données spécifique.
Évaluer la performance de différents modèles de résumé automatique à l'aide de métriques pertinentes telles que ROUGE.
Implémenter un pipeline de traitement de langage naturel (NLP) pour préparer des données textuelles pour l'entraînement de modèles de résumé.
Comparer et contraster les architectures de modèles de langage tels que BERT et GPT pour la tâche de résumé automatique.

Prérequis

Bases en traitement du langage naturel (NLP) Maîtrise de Python et des bibliothèques NLP (NLTK, SpaCy, Hugging Face Transformers, etc.) Connaissance des modèles de Deep Learning appliqués au NLP (RNN, LSTM, Transformers) Expérience avec les frameworks de Machine Learning et Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) Compréhension des modèles de Transformers (BERT, GPT, T5, etc.) Manipulation de jeux de données textuels et techniques de prétraitement des textes Expérience avec les API d'inférence et de fine-tuning de modèles pré-entraînés Notions en évaluation des modèles de résumé automatique (ROUGE, BLEU, METEOR, etc.)

Contenu de la Formation

Total: 20 Chapitres Total hours: 6-12

Introduction au Traitement du Langage Naturel (NLP)
Architectures des Transformers
Présentation de BERT : Architecture et Fonctionnement
Applications de BERT en NLP

Adaptation de BERT pour la tâche de résumé
Techniques de pré-entraînement et finetuning pour BERT
Evaluation des modèles de résumé : métriques et benchmarks
Exemples pratiques d'utilisation de BERT pour le résumé

Introduction à GPT et ses variantes
Utilisation de GPT pour générer des résumés extractifs et abstractifs
Comparaison de BERT et GPT pour le résumé automatique
Autres modèles de langage pour le résumé : T5, BART, etc.

Optimisation des modèles pour la vitesse et l'efficacité
Gestion des données et prétraitement du texte
Techniques d'augmentation de données pour améliorer la performance
Débogage et résolution de problèmes courants

Développement d'un système de résumé automatique complet
Intégration avec des API et des outils existants
Déploiement du système sur une plateforme cloud
Présentation des projets et discussion

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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62 Cours
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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

Durée 6-12 hour
Language Français
Niveau de compétence.
CertificateNon
Nombre maximum d'inscrits
Type de formation

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